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Qualitative Datenanalyse für die Abschlussarbeit

Qualitative Datenanalyse für die Abschlussarbeit (QDA) - Qualitative Data Analysis
Inhalt

Die Datenanalyse als Teil empirischer Abschlussarbeiten. Hat man als Forscher die Datensammlung abgeschlossen, muss man sich entscheiden, wie es nun mit der Analyse weitergehen soll. Viele sehen sich dabei zunächst mit einem Berg aus Interviewaufzeichnungen, Mitschriften und Notizen konfrontiert. Jetzt gilt es, den Überblick zu behalten, um die Daten systematisch für die Bachelorarbeit oder Masterarbeit auswerten zu können. Die computergestützte Analyse kann dabei hilfreich sein. Wie sie angewendet wird, welche Software es gibt und wo Vor- und Nachteile liegen, wird in diesem Artikel erläutert.

Was ist Qualitative Datenanalyse QDA?

Bei der computergestützten Datenanalyse für die Bachelorarbeit oder Masterarbeit nutzt ein Forscher spezielle Software, um Daten besser auswerten zu können. Dabei ist es egal, mit welcher Methode die Daten zuvor erhoben wurden. Für sämtliche qualitative Forschungsmethoden gibt es eine passende Software.

Sie hilft, Datenmengen zu sortieren, zu strukturieren und zu analysieren. Mittlerweile wird sie in sehr vielen wissenschaftlichen Bereichen genutzt, zum Beispiel in Sozial- und Geisteswissenschaften, der Medizin oder der Marktforschung. Für die qualitative Forschung ist sie besonders gewinnbringend.

Sie erleichtert dem Forscher nicht nur die oft mühselige Arbeit beim Umgang mit qualitativen Daten. Sie kann auch dazu beitragen, die Forschungsergebnisse der Bachelorarbeit oder Masterarbeit valider, also aussagekräftiger zu machen.

Welche Statistiksoftware zur qualitativen Datenanalyse gibt es?

Es gibt mittlerweile eine Vielzahl an geeigneter Software für die qualitative computergestützte Analyse von Daten (Qualitative Data Analysis – QDA), die man für die Bachelorarbeit oder Masterarbeit verwenden kann. Einige sind sogar kostenlos als Open-Source-Software zugänglich. Diese sind in ihren Möglichkeiten jedoch eingeschränkter als kostenpflichtige Programme.

Eines der bekanntesten ist „MAXQDA“, das es bereits seit 1989 gibt. Es eignet sich für nahezu alle qualitativen Analyseverfahren wie beispielsweise der Inhalts- oder Diskursanalyse, der Grounded Theory oder auch Mixed Methods Analysen.

Man kann mit dem Programm sämtliche mediale Daten wie Texte, Tabellen, Bilder oder Videos anordnen und zu Kategorien (Codes) zusammenfassen. Praktisch ist auch die Memo-Funktion, mit der man Verweise, Notizen und Gedankengänge direkt am Text anbringen kann (siehe dazu auch die Erläuterungen der Universität Halle).

Ganz ähnlich funktioniert die ebenfalls sehr beliebte Software „ATLAS.ti“. Arbeitet man hingegen mit einer eher geringen Datenmenge, die nur aus Textmaterial besteht, ist das Programm „f4 analyse“ ideal. Es ist auf die Kernfunktionen reduziert und somit besonders für Anfänger , z.B. in der Bachelorarbeit oder Masterarbeit, gut geeignet. Speziell für die qualitative Inhaltsanalyse wurde die frei zugängliche Software „QCAmap“ entwickelt.

Man sollte sich also vorab sein Datenmaterial, vor allem die Menge und Medienart (Text, Audio, Video?) genau ansehen. Kein Programm ist besser als das andere, sie sind lediglich auf verschiedene Ansprüche ausgelegt. Sehr praktisch ist generell, dass die meisten QDA-Programme kostenlose Demoversionen anbieten. So kann man leichter herausfinden, mit welcher Software man am besten zurechtkommt.

Wie wird die Datenanalyse angewandt in der Bachelorarbeit oder Masterarbeit?

Vor Beginn der computergestützten Datenanalyse muss der Forscher die Grundlagen dafür schaffen. Zum einen sollte die Datenerhebung abgeschlossen sein, da nachträgliche Ergänzungen den Ablauf stören oder verzerren. Zum anderen muss das gesamte Datenmaterial in digitalisierter Form vorliegen. Das heißt, der Forscher muss Interviews transkribieren, handschriftliche Notizen abtippen sowie Formulare und Dokumente einscannen (Kuckartz, 2007, 36). Für die Transkripte und die spätere Gesamtarbeit sollte ein wissenschaftliches Lektorat und Korrekturlesen für die Bachelorarbeiten bzw. Masterarbeiten durchgeführt werden.

Sind diese Schritte getan, müssen die Daten gründlich durchgesehen werden. Manche Forscher, die mit viel Text arbeiten, machen das nach wie vor lieber ohne Computer und drucken die Seiten aus. Da muss jeder selbst entscheiden, was ihm angenehmer ist. Der Vorteil an der Bildschirmarbeit ist, dass man Kommentare direkt im Programm anbringen und speichern kann. Andererseits kann es je nach Textlänge ermüdend sein, so lange am Bildschirm zu lesen.

Während des Lesens und Anschauens der Daten werden nun auffallende Stellen markiert und mit Kategorien versehen. Dieses Codieren ist sozusagen das Kernstück der computergestützten Analyse. Der Forscher kann selbst entscheiden, welchen Status seine Codes haben sollen. Sie können häufig auftauchende Worte aufgreifen, lediglich beschreiben oder bereits analytische Züge haben. Je mehr Material man bearbeitet, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass Daten zu bereits generierten Codes passen.

Zusammenfassung von Textstellen und Codes

Damit ist der Forscher beim zweiten Schritt der Analyse angekommen – dem Zusammenfassen von Textstellen und Codes. Oft lassen sie sich später in Ober- und Unterkategorien einteilen, je nachdem, wie häufig sie auftauchen. Daten in Oberkategorien können dann ein Indiz für eine besondere Wichtigkeit im Forschungsprozess sein.

Hier beginnt die analytische Betrachtung der Daten. Der Forscher sucht Bezüge zwischen den einzelnen Kategorien und arbeitet Gemeinsamkeiten oder Widersprüche heraus. Es geht nun darum, „latente Sinnstrukturen zu erfassen und zu benennen“ (Herkommer, 2012, 15). So kommt er der Beantwortung seiner Fragestellung schließlich Stück für Stück näher.

Vor- und Nachteile der Analyse-Methode

Im Gegensatz zur aufregenden und kreativen Phase der Feldforschung erscheint die anschließende Analyse oft trocken und langwierig. Die computergestützte Analyse von Daten kann dem Forscher dabei aber viel Zeit und Aufwand ersparen. Beim Suchen von Textstellen oder Sortieren von Notizen hat er die Möglichkeit Zeit zu gewinnen, die er dann für die Analyse verwenden kann.

Diese kann er somit viel intensiver und kleinteiliger durchführen, was sich positiv auf das Forschungsergebnis auswirkt. Man muss jedoch aufpassen, sich beim intensiven Analysieren großer Datenmengen nicht in Details zu verlieren (siehe dazu auch diese Muster-Masterarbeit der Universität Freiburg).

Als Nachteil ist der teils hohe Preis für die Programme  zu nennen. Wer mit großen Datenmengen und unterschiedlichen Medien arbeitet, muss tiefer in die Tasche greifen. Ein weiterer Vorteil ist hingegen, dass die meisten Programme zdas gleichzeitige Bearbeiten mehrerer Datensätze erlauben. Somit kann sehr gut im Forscherteam gearbeitet werden – und letztendlich kann man sich auch die Kosten bzw. die Lizenz für die Software teilen.

Letztendlich muss jeder Forscher für sich entscheiden, ob er die computergestützte Analyse / Datenanalyse durchführen will oder nicht. In Zeiten der Digitalisierung erscheint es manchem selbstverständlich, andere hingegen bleiben lieber bei altbewährten Methoden. Beides hat Vor- und Nachteile. Ein häufiges Argument für die Nutzung von Software ist, dass sie Ergebnisse greifbarer macht. Die mangelnde Nachvollziehbarkeit der qualitativen Forschung wird von der quantitativen ja oftmals kritisiert. Grundsätzlich sollte man sich bewusst machen, dass Software die Analyse zwar erleichtern, aber nicht übernehmen kann. Programme zur computergestützten Analyse helfen beim Organisieren der Daten, doch ihren Sinn verstehen kann nach wie vor nur der Forscher.

Literatur

Kuckartz, Udo (2007): Einführung in die computergestützte Analyse qualitativer Daten, 2. Auflage, Wiesbaden.

Herkommer, Christina (2012): Die computergestützte qualitative Inhaltsanalyse. Eine Möglichkeit zur Erweiterung des Methodenkanons der (zeit-)historischen Forschung, in: Zeitschrift für digitale Geschichtswissenschaften, 1/2012.

Weiterführende Literatur:

Konopásek, Zdeněk (2011): Das Denken mit ATLAS.ti sichtbar machen: Computergestützte qualitative Analyse als textuelle Praxis, in: Mey, Günter/Mruck, Katja (Hrsg.): Grounded Theory Reader (S. 381–403), 2. Auflage, Wiesbaden.

Kuckartz, Udo (2008): Qualitative Evaluation. Der Einstieg in die Praxis, 2. Auflage, Wiesbaden.

Kuckartz, Udo/Rädiker, Stefan (2010): Computergestützte Analyse (CAQDAS), in: Mey, Günter/Mruck, Katja (Hrsg.): Handbuch Qualitative Forschung in der Psychologie (S. 734–750), Wiesbaden.

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